Los cursos de capacitación de reconocimiento facial en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica práctica interactiva los conceptos básicos y avanzados del reconocimiento facial. El entrenamiento de reconocimiento facial está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Mississippi o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Mississippi. El reconocimiento facial también se conoce como reconocimiento facial. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MS, Flowood - Market Street
232 Market Street, Flowood, united states, 39232
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's ...
El lugar está ubicado en un complejo de edificios comerciales, justo al lado de Dick's Sporting Goods en la calle Lakeland Drive.
OpenFace es un software de reconocimiento facial en tiempo real basado en Python y Torch basado en la investigación FaceNet de Google.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear y desplegar una aplicación de reconocimiento facial de muestra.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC, Torch y nn4 para implementar la detección de rostros, la alineación y la transformación.
Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real tales como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etc.
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para construir un sistema de reconocimiento facial desde cero.
El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcional), etc. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etc.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Instale Linux, OpenCV y otras utilidades de software y bibliotecas en un Rasberry Pi.
Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etc.
Audiencia
Desarrolladores
Técnicos de hardware / software
Personas técnicas en todas las industrias
Aficionados
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si desea utilizar alguno de estos, contáctenos para organizarlo.
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